ウェアラブル感情推定

1. 01
   1997確認済み

   Affective Wearablesの試作概念を提示

   MIT Media Labが、装着型センサーで生理信号と注釈を収集し、利用者の情動パターンを扱うプロトタイプを報告しました。

2. 02
   2005/6確認済み

   実走行中の生理信号からストレス段階を推定

   ECG、筋電、皮膚電気活動、呼吸を連続記録し、現実の運転条件における相対的ストレスを分類する研究が報告されました。

3. 03
   2010/5確認済み

   手首での長時間EDA計測を検証

   日常環境で装着しやすい手首センサーによる皮膚電気活動計測の妥当性と長時間利用が報告されました。

4. 04
   2014/11確認済み

   E4リストバンドで複数の生理・動作信号を統合

   EmpaticaがEDA、PPG、皮膚温、加速度の生データを取得できる研究用ウェアラブルを提供しました。

1. 01
   2027–2030可能性が高い

   信号品質と装着状態の自動評価が標準化

   皮膚接触、動作アーチファクト、温度、欠測を記録し、推定可能区間と信頼度を出力する機能が一般化すると予測します。

   予測根拠

   現行研究で動作、装着位置、皮膚接触が信号品質と推定精度の主要制約として繰り返し指摘されているためです。

2. 02
   2028–2033可能性が高い

   個人ベースライン型の推定が研究・製品で拡大

   全利用者を同じ閾値で分類せず、個人の平常時、活動、睡眠、環境条件との差から変化を示す方式が増えると予測します。

   予測根拠

   生理反応には大きな個人差と日間差があり、ウェアラブルの強みは同一人物を継続測定できる点にあるためです。

3. 03
   2030–2036実現可能性あり

   職場・教育・医療で用途別ガバナンスが定着

   推定目的、同意、保存期間、アクセス権、誤差、意思決定への利用範囲を明示する運用が調達要件として広がると予測します。

   予測根拠

   情動推定はセンシティブな生理・行動データを扱い、誤分類が評価や介入へ影響し得るためです。

Technology Roadmapは技術分野の進展予測です。Future Toolの実現時期を示すものではありません。